菲尔兹奖得主王虹，也发过NeurIPS
2026年7月24日
毫无疑问，王虹这篇2019年的论文属于其中的Theory类型。
按照NeurIPS 2026最新审稿指南，理论论文首先考察的是数学严谨性和正确性。证明、引理和整体逻辑必须成立，所以理论论文并不需要因为缺少实验而受到忽视。
同时NeurIPS 2026明确指出，理论贡献可以独立成立，设计新算法的目的也不一定是击败最新应用模型或最大数据集上的SOTA。
在原创性方面，也可以从其他学科引入新的证明工具，或对既有工具进行创新性综合。
而这几乎就是王虹这篇论文的精准描述。
他们没有提出一个今天意义上的神经网络架构，也没有训练参数量巨大的模型，而是把调和分析中的插值定理引入低秩近似，解决近似算法界限问题。
放到2026年的评审框架中，它依然是一篇非常标准的NeurIPS理论论文。
它也反向说明，NeurIPS并不等于神经网络模型发布会，对已有方法给出新的理解、发现新的性质、建立更紧的理论界限，同样属于有价值的原创贡献。
至于数学和AI之间的边界，也从来没有想象中那么清晰。
菲尔兹奖得主能发NeurIPS，数学语言也能为AI找到它真正的通解。
参考链接：
[1]
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2019/file/80a8155eb153025ea1d513d0b2c4b675-Paper.pdf
[2]
https://neurips.cc/Conferences/2026/ReviewerGuidelines
[3]
https://sites.google.com/view/hongwang/home
[4]
http://xhslink.cn/o/8oQ3gm7qaxu
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